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数字线程是一种数据驱动的架构，它将产品生命周期各个阶段的信息链接在一起。尽管它在制造、维护/运营和设计相关任务中的应用越来越广泛，但仍然缺乏一种分析数字线程在不确定情况下的决策问题的原则性公式。本文的贡献是提出一种使用贝叶斯统计和决策理论的公式。首先，我们讨论不确定性如何在产品生命周期中传播，以及数字线程如何根据我们做出的决策和收集的数据发展。使用这些机制，我们探索了多代产品或迭代的设计，并提供了一种解决底层多阶段决策问题的算法。我们在一个示例结构设计问题上说明了我们的方法，其中我们的方法可以量化和优化不同类型和顺序的决策，包括实验、制造和传感器放置/选择，以最大限度地降低总累计成本。
基于数字线程的设计流程的不确定性决策
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